DETERMINANTES DAS ESCOLHAS DE TRABALHO E ESTUDO NA POPULAÇÃO INFANTIL EM PERNAMBUCO
Bibliographic record
Abstract
O trabalho infantil é um problema social com consequências que se manifestam no curto prazo, comprometendo a saúde e o desempenho escolar das crianças, assim como no longo prazo uma vez que relaciona-se a menores salários na vida adulta. Assim, esta pesquisa objetiva analisar como os fatores de background familiar influenciam a decisão das famílias no trabalho e frequência escolar das crianças no estado do Pernambuco, utilizando microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílio (PNAD) para o ano de 2014. Adotou-se o método probit bivariado por considerar que a decisão de trabalhar e estudar são interdependentes. Os resultados apontam que a idade da criança impacta positivamente a decisão de trabalhar e negativamente a de estudar. Além disso, o background familiar, especificamente, o aumento dos anos de estudo da mãe e renda do chefe da família, reduzem as chances das crianças pertencerem ao grupo das que nem trabalham e nem estudam, que só trabalham ou que trabalham e estudam. Entretanto, aumentam as chances das crianças só estudarem. Nesse sentido, o artigo traz resultados importantes que podem auxiliar na formatação de políticas públicas para erradicar o trabalho infantil e combate à pobreza de longo prazo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".